回帰問題と分類問題

機械学習の整理

教師あり学習では、予測する対象によって「回帰問題」と「分類問題」の二つの問題に分けることができます。

回帰問題

回帰問題は、予測する値が数値である問題です。

回帰問題の例としては、イベントの来場者数を予測したり、アイスクリームの売上数を予測するような問題が該当します。

分類問題

分類問題は、データを特定のグループに割り当てる問題です。このグループのことをクラスやカテゴリーと呼びます。

分類問題の例として、健康診断の結果から「異常なし」「再検査」「経過観察」といったグループに属するかを予測する場合があります。また、届いたメールが「迷惑メール」か「通常のメール」かを判断する問題も、分類問題の一例です。

さらに、写真に写っている物体を認識することも、分類問題の一種です。例えば、写真の特徴から「犬」「猫」「クマ」といった、あらかじめ設定されたグループに分けるのです。

数値を予測する分類問題

先ほどは「回帰問題は、予測する値が数値である問題です」と説明しました。しかし、予測する値が数値であっても、それが分類問題として扱われることがあるため、注意が必要です。

それは、予測される数値が特定のグループを表している場合です。例として、学校のクラスが1組、2組、3組などの数値で表されるケースが挙げられます。この場合、それぞれの数値は特定のグループを意味しています。つまり、数値が特定のグループを示している場合、それは分類問題として取り扱われるのです。